Intelligenza artificiale: le previsioni di Juniper Networks per il 2025

Analizziamo lo scenario attuale dell’AI e tratteggiamo alcune previsioni per il 2025

L’intelligenza artificiale ha visto un’evoluzione straordinaria negli ultimi anni, passando da semplici algoritmi di calcolo a sistemi complessi che hanno rivoluzionato il vasto mondo della tecnologia, comprese le infrastrutture di rete.

Da buzzword a realtà: l’implementazione pratica dell’AI

Con l’introduzione di ChatGPT e delle auto a guida autonoma, ci si è resi conto che l’AI non è solo un fenomeno di marketing e che le soluzioni completamente autonome sono ora una realtà possibile. Le aziende diventeranno sempre più abili nel distinguere le soluzioni di AI più significative dal semplice marketing, concentrandosi sui risultati pratici e misurabili. Un numero sempre maggiore di organizzazioni passerà dallo scetticismo nei confronti di questa tecnologia alla fiducia nelle sue potenzialità, cercando di identificarne i reali benefici nelle applicazioni specifiche.

Infatti, man mano che il dibattito sull’AI diventa più strutturato, le aziende imparano a discernere tra promesse ottimistiche e risultati concreti e sono sempre più alla ricerca di soluzioni AI che dimostrino vantaggi chiari e quantificabili, come la riduzione dei costi operativi e il miglioramento dell’affidabilità dei servizi.

I consigli pratici per le aziende includono spesso l’identificazione degli indicatori prioritari delle prestazioni di rete e la valutazione dell’impatto dell’AI su tali obiettivi. Gli indicatori comprendono i tempi di risoluzione dei problemi, i livelli di soddisfazione dei clienti e qualsiasi parametro che abbia un impatto significativo sul business. Queste metriche guideranno gli investimenti concentrandosi su applicazioni di AI comprovate piuttosto che su mere promesse tecnologiche.

Dal Machine Learning al Deep Learning

Il passaggio dal Machine Learning (ML) tradizionale ai modelli avanzati di Deep Learning porterà ad applicazioni AI più sofisticate nelle reti enterprise.

Mentre il ML è stato un punto fermo della tecnologia per decenni, la rapida evoluzione delle capacità del Deep Learning sta trasformando le modalità di applicazione dell’AI in diversi settori. La capacità dei modelli di Deep Learning di elaborare ampi set di dati offre insight predittivi e garantisce efficienza operativa, in particolare in ambienti complessi come le reti.

Sempre più spesso si consiglia ai clienti di chiedere ai vendor chiarimenti sulle specifiche dei modelli di AI che implementano, per garantire il più alto livello di trasparenza possibile nell’architettura e, dunque, l’allineamento con gli obiettivi di business. Ciò indica una crescente domanda di soluzioni AI che non si limitino all’automazione, ma che siano anche in grado di supportare capacità decisionali strategiche.

Proof of Concept: una tappa essenziale per validare l’impatto dell’AI prima dell’implementazione su larga scala

Per le aziende sarà sempre più essenziale effettuare test POC (Proof of Concept) approfonditi per verificare l’efficacia delle soluzioni AI prima di implementarle su larga scala.

Con la diffusione capillare dell’intelligenza artificiale, chi opera in ambito enterprise è incoraggiato ad analizzare e validare qualsiasi affermazione fatta dai vendor attraverso trial POC in ambienti complessi. Questa fase è fondamentale per garantire che la tecnologia sia davvero in grado di risolvere problemi di rete specifici al di là delle funzioni tradizionali e dimostrare risultati tangibili che corrispondano alle promesse iniziali.

Un aspetto chiave di questo processo è l’utilizzo dell’AI da parte del vendor stesso, che servirà come prova della sua reale praticità ed efficacia. I trial POC consentono alle aziende di misurare l’impatto dell’intelligenza artificiale (e il tempo necessario per ottenerlo) in contesti reali, fornendo la certezza che la tecnologia creerà dei reali vantaggi quando sarà implementata nel flusso delle operation.

Bob Friday, Chief AI Officer di Juniper Networks

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